在绘图中创建3d表面图

Question

我有以下数据：

我正在尝试绘制x = long，y = short，z = balance

我这样做是这样的：

fig.add（go.Scatter3d（x = results ['long']，y = results ['short']，z = results ['balance']））

我得到类似的东西：

我真正要寻找的是一个表面，就像这个例子：

因此，按照示例的代码，我做了：

fig.add_surface(x=results['long'], y=results['short'], z=results['balance'], row=2, col=1)

但是：

它不仅不显示任何数据，而且似乎完全忽略了子图布局并覆盖了所有内容。

这是完整的代码：

fig = make_subplots（行= 2，cols = 1，specs = [[{'type'：'xy'}]，[{'type'：'scene'}]]）

fig.add_trace(go.Scatter(x=series1['timestamp'], y=series1['data'], line_color='red', name='series 1'), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Scatter(x=series2['timestamp'], y=series2['data'], line_color='blue', name='series 2'), row=1, col=1)
fig.update_yaxes(title_text="USD", row=1, col=1)

fig.add_surface(x=results['long'], y=results['short'], z=results['balance'], row=2, col=1)
fig.show()

所以，我的问题是： -如何根据已有的数据创建光滑的表面？ -关于布局我想念什么？

Answer 1

尝试使用docs（here）中的3D表面图。下面提供它的示例。我认为，您可以更改z_data-就是您所需要的：

import plotly.graph_objects as go

import pandas as pd

# Read data from a csv
z_data = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/api_docs/mt_bruno_elevation.csv')

fig = go.Figure(data=[go.Surface(z=z_data.values)])

fig.update_layout(title='Mt Bruno Elevation', autosize=False,
                  width=500, height=500,
                  margin=dict(l=65, r=50, b=65, t=90))

fig.show()

Answer 2

两个答案：

1. surface迹线接受z的二维矩阵
2. 3-d迹线绘制在layout.scene对象中，该对象与2-d笛卡尔子图不同